资源简介
优秀的后端开发工程师，对于数据库存储方面，光会常规的CRUD已然不够，更需要懂各种数据库产品的优劣及适用场景，并能在适合的业务实践中准确选取合适的产品并应用。本课程利用一个社交新零售项目，带你学习如何基于不同的业务场景侧重的模式选择合适的数据库，并使用合适的设计形式，提升项目质量。
资源目录
\计算机教程\01MOOC\188-615-6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解（4章）
├─目录.txt -1.#INDB
├─第1章如何用更优的数据存储方案，打造更稳定的架构？
│ ├─1-1没有&ldquo_万能&rdquo_的技术手段，只有适合业.mp4 26.71MB
│ ├─1-2服务端架构常见的分层方案.mp4 16.97MB
│ ├─1-3为什么要做服务端架构分层.mp4 7.31MB
│ ├─1-4为什么存储数据库在架构分层中那么重要.mp4 16.35MB
│ ├─1-5数据库存储的瓶颈与短板效应.mp4 6.53MB
│ ├─1-6为什么互联网没有万能的解决方案.mp4 16.08MB
│ └─1-7数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单.mp4 16.91MB
├─第2章社交新零售业务场景的演进与架构方案设计
│ ├─2-10MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（上）.mp4 71.2MB
│ ├─2-11MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（中）.mp4 69.62MB
│ ├─2-12MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（下）.mp4 104.18MB
│ ├─2-13本章小结.mp4 3.12MB
│ ├─2-14重难点梳理.pdf 433.34KB
│ ├─2-1社交新零售业务场景的发展.mp4 41.32MB
│ ├─2-2全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（上）.mp4 13.45MB
│ ├─2-3全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（中）.mp4 23.7MB
│ ├─2-5高效部署之容器化利器Docker.mp4 127.21MB
│ ├─2-6使用docker解决mysql的高效部署.mp4 91.52MB
│ ├─2-8MybatisPlus基础能力搭建用户模块（上）.mp4 73.53MB
│ └─2-9MybatisPlus基础能力搭建用户模块（下）.mp4 105.16MB
├─第3章发挥Mysql选型优势，构建新零售核心门店与商品能力
│ ├─3-10领域驱动设计-领域模型的重要性（上）.mp4 29.31MB
│ ├─3-11领域驱动设计-领域模型的重要性（下）.mp4 15.03MB
│ ├─3-12发布基石：商家与门店（上）.mp4 76.39MB
│ ├─3-13发布基石：商家与门店（下）.mp4 73.93MB
│ ├─3-14导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（上）.mp4 55.45MB
│ ├─3-15导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（下）.mp4 114.42MB
│ ├─3-16交易核心：SKU-库存模型的发布（上）.mp4 133.93MB
│ ├─3-17交易核心：SKU-库存模型的发布（下）.mp4 129.31MB
│ ├─3-18导购流程：搜索与详情浏览（上）.mp4 169.07MB
│ ├─3-19导购流程：搜索与详情浏览（下）.mp4 109.31MB
│ ├─3-1本章概览.mp4 2.91MB
│ ├─3-20重难点梳理.pdf 116.62KB
│ ├─3-2Mysql选型优劣势.mp4 16.79MB
│ ├─3-3Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（1）.mp4 26.26MB
│ ├─3-4Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（2）.mp4 42.95MB
│ ├─3-5Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（3）.mp4 83.26MB
│ ├─3-6Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（4）.mp4 26.48MB
│ ├─3-7Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（5）.mp4 27.45MB
│ ├─3-8Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（上）.mp4 100MB
│ └─3-9Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（下）.mp4 75.72MB
├─第4章高事务保证要求的交易核心能力
│ ├─4-10支付成功：支付及防重流程（上）.mp4 92.93MB
│ ├─4-11支付成功：支付及防重流程（下）.mp4 113.8MB
│ ├─4-12用户操作完整性：手动取消订单流程.mp4 90.58MB
│ ├─4-13保证生命周期完整性：自动取消订单流程（上）.mp4 57.5MB
│ ├─4-14保证生命周期完整性：自动取消订单流程（下）.mp4 92.02MB
│ ├─4-15重难点梳理.pdf 283.15KB
│ ├─4-1下单交易：使用流程串联下单动作（上）.mp4 40.51MB
│ ├─4-2下单交易：使用流程串联下单动作（下）.mp4 142.4MB
│ ├─4-3如何用分布式事务保证下单流程一致性（上）.mp4 23.14MB
│ ├─4-4如何用分布式事务保证下单流程一致性（中）.mp4 123.53MB
│ ├─4-5如何用分布式事务保证下单流程一致性（下）.mp4 48.22MB
│ ├─4-6Seata对分布式事务的支持.mp4 92.68MB
│ ├─4-7使用Seata改造下单流程（上）.mp4 92.7MB
│ ├─4-8使用Seata改造下单流程（中）.mp4 98.8MB
│ └─4-9使用Seata改造下单流程（下）.mp4 42.38MB
└─资料代码
└─socialecom-master.rar 1.41MB
├─第5章内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈
│ ├─5-10动手使用Redis.mp4 17.76MB
│ ├─5-11商品详情缓存化提升查询性能（上）.mp4 92.75MB
│ ├─5-12商品详情缓存化提升查询性能（下）.mp4 57.55MB
│ ├─5-13mysql读写分离的原理.mp4 80.46MB
│ ├─5-14动手部署Mysql读写分离集群.mp4 114.27MB
│ ├─5-15改造项目兜底住Mysql性能极限.mp4 38.27MB
│ ├─5-16主从不一致我们该怎么办.mp4 36.91MB
│ ├─5-17重难点梳理.pdf 364.47KB
│ ├─5-1Redis选型优劣势.mp4 20.85MB
│ ├─5-2为什么Redis那么快（上）.mp4 85.91MB
│ ├─5-3为什么Redis那么快（中）.mp4 80.75MB
│ ├─5-4为什么Redis那么快（下）.mp4 24.59MB
│ ├─5-5实用的Redis分布式解决方案（1）.mp4 49.26MB
│ ├─5-6实用的Redis分布式解决方案（2）.mp4 54.54MB
│ ├─5-7实用的Redis分布式解决方案（3）.mp4 64.44MB
│ ├─5-8实用的Redis分布式解决方案（4）.mp4 38.3MB
│ └─5-9如何规避Redis缓存的短板.mp4 74.32MB
├─第6章搜索型存储ElasticSearch引擎实现全文搜索能力
│ ├─6-10全量索引构建.mp4 79.06MB
│ ├─6-11增量索引构建（上）.mp4 84.15MB
│ ├─6-12增量索引构建（下）.mp4 101.74MB
│ ├─6-13改造商品搜索能力.mp4 53.22MB
│ ├─6-14重难点梳理.pdf 348.43KB
│ ├─6-1ElasticSearch选型优劣势.mp4 31.56MB
│ ├─6-2为什么ElasticSearch适合做全文搜索（1）.mp4 68.11MB
│ ├─6-3为什么ElasticSearch适合做全文搜索（2）.mp4 40.76MB
│ ├─6-4为什么ElasticSearch适合做全文搜索（3）.mp4 79.31MB
│ ├─6-5为什么ElasticSearch适合做全文搜索（4）.mp4 44.94MB
│ ├─6-6ES性能提升及高可用方案（上）.mp4 85.68MB
│ ├─6-7ES性能提升及高可用方案（下）.mp4 83.06MB
│ ├─6-8动手使用ES.mp4 87.88MB
│ └─6-9全量索引构建.mp4 68.51MB
├─第7章社交图关系下的图数据库Neo4J解决方案
│ ├─7-1图形数据结构存储如何支撑.mp4 69.32MB
│ ├─7-2动手使用neo4j（上）.mp4 86.58MB
│ ├─7-3动手使用neo4j（下）.mp4 53.54MB
│ ├─7-4关注粉丝能力设计（上）.mp4 36.88MB
│ ├─7-5关注粉丝能力设计（中）.mp4 103.02MB
│ ├─7-6关注粉丝能力设计（下）.mp4 44.03MB
│ ├─7-7Neo4J分布式集群方案.mp4 74.78MB
│ └─7-8重难点梳理.pdf 137.77KB
├─第8章Feed流时序性数据存储场景下的HBase解决方案
│ ├─8-10Feed流之经典推拉设计模式（1）.mp4 94.36MB
│ ├─8-11Feed流之经典推拉设计模式（2）.mp4 66.3MB
│ ├─8-12Feed流之经典推拉设计模式（3）.mp4 60.72MB
│ ├─8-13Feed流之经典推拉设计模式（4）.mp4 58.39MB
│ ├─8-14推拉混合模式的实践（上）.mp4 60.66MB
│ ├─8-15推拉混合模式的实践（下）.mp4 83.51MB
│ ├─8-17重难点梳理.pdf 190.31KB
│ ├─8-1Feed流的场景支撑难在哪里.mp4 25.44MB
│ ├─8-2HBase原理及优劣势（上）.mp4 36.39MB
│ ├─8-3HBase原理及优劣势（中）.mp4 44.75MB
│ ├─8-5动手使用HBase.mp4 84.31MB
│ ├─8-6HBase中的RowKey为什么那么重要.mp4 88.23MB
│ ├─8-7使用JavaAPI接入HBase消息实体（上）.mp4 95.77MB
│ ├─8-8使用JavaAPI接入HBase消息实体（中）.mp4 71.71MB
│ └─8-9使用JavaAPI接入HBase消息实体（下）.mp4 56.53MB
└─第9章最像关系型数据库的非关系型数据库mongoDB满足点赞评论
├─9-1点赞评论场景解析.mp4 6.43MB
├─9-2MongoDB原理及优劣势.mp4 67.91MB
├─9-3动手使用mongodb.mp4 67.49MB
├─9-4使用JavaAPI实现点赞评论能力（上）.mp4 27.2MB
├─9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力（中）.mp4 77.55MB
├─9-6使用JavaAPI实现点赞评论能力（下）.mp4 73.89MB
├─9-7削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量叠加问题（上）.mp4 49.84MB
├─9-8削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量叠加问题（下）.mp4 63.94MB
└─9-9MongoDB分布式扩展.mp4 34.08MB
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